Como o OpenLedger está construindo uma nova economia em torno da contribuição de dados
Em Breve
O poder dos modelos de IA exige pagamento contínuo aos provedores de dados, de acordo com Ramkumar, colaborador principal do OpenLedger. Os dados devem ser valorizados e recompensados por sua utilidade.
À medida que os modelos de IA se tornam mais poderosos, a questão de onde vêm seus dados de treinamento — e quem é recompensado por eles — está se tornando mais difícil de ignorar.
Para Ramkumar, um dos principais colaboradores do OpenLedger, a resposta é clara: se os dados impulsionam o modelo, as pessoas que fornecem esses dados devem ser pagas — não apenas uma vez, mas continuamente.
“Queremos que a IA seja rentável”, disse Ramkumar na Hack Seasons. “Se seus dados são úteis, se ajudam o modelo a produzir um resultado, você merece uma parte desse valor — sempre que isso acontecer.”
O que é “IA Pagável”?
A ideia por trás da IA paga é simples, mas poderosa: os modelos de IA devem ser capazes de recompensar automaticamente as pessoas cujos dados os tornaram mais inteligentes. Mas, para isso, é preciso transparência sobre como os modelos são treinados e como os dados influenciam cada resultado.
É aí que entra o OpenLedger. Sua plataforma foi criada para facilitar o upload de dados pelos colaboradores, o ajuste fino dos modelos nesses dados e — principalmente — para que os colaboradores sejam recompensados sempre que os dados forem usados em uma inferência.
"Não é um negócio único, como vender seu conjunto de dados para uma empresa", explicou Ramkumar. "Estamos falando de receita recorrente para os colaboradores, semelhante à forma como os criadores no YouTube são pagos conforme seu conteúdo obtém mais visualizações."
Incentivos criam um volante
A principal inovação do OpenLedger é um mecanismo que rastreia o impacto de cada ponto de dados na saída de um modelo. Ele permite que o OpenLedger atribua crédito (e pagamento) para cada inferência feita por um modelo.
- Isso cria um efeito de volante:
- Os colaboradores enviam dados úteis
- Os modelos são treinados e usados
- Os colaboradores são recompensados repetidamente
Percebendo o valor, eles contribuem com dados ainda mais de alta qualidade
“Estamos construindo uma economia no estilo SaaS em torno dos dados”, disse Ramkumar. “Quando você torna o ciclo de valor transparente e recorrente, ele naturalmente atrai dados e modelos melhores.”
Indo além dos acordos pontuais das grandes empresas de tecnologia
Em contraste com o desenvolvimento tradicional de IA, em que as empresas coletam dados da web ou pagam uma taxa fixa por conjuntos de dados privados, a OpenLedger está promovendo um modelo mais equitativo.
“As empresas muitas vezes cedem seus dados uma vez e nunca mais veem um centavo”, disse Ramkumar. “Isso não incentiva a colaboração a longo prazo. Queremos mudar isso oferecendo recompensas contínuas baseadas no uso — especialmente para empresas menores que possuem dados de nicho e alto valor.”
Já fazendo ondas
O OpenLedger ainda está em fase de testes, mas já está ganhando força. De acordo com Ramkumar, a rede tem quase um milhão de nós contribuindo com conjuntos de dados e mais de 10 projetos de IA sendo desenvolvidos ativamente sobre ela.
Eles também estão fazendo parcerias com empresas do mundo real, incluindo nomes como Walmart e a Autoridade Tributária de Dubai, para implantar modelos criados por meio desse sistema baseado em incentivos.
“Vamos lançar a mainnet em cerca de dois meses”, revelou Ramkumar. “E, assim que isso acontecer, o objetivo é abrir as portas para que ainda mais colaboradores e desenvolvedores se juntem ao ecossistema.”
The Big Picture
Ramkumar vê o OpenLedger não apenas como uma ferramenta para desenvolvimento de IA, mas como uma maneira de reequilibrar a economia de dados.
“No futuro, a IA não deveria pertencer apenas a um punhado de empresas”, disse ele. “Deve ser algo em que todos que contribuem — de pesquisadores a pequenos empresários — possam ser pagos e participar.”
À medida que a IA continua moldando o mundo, o OpenLedger está silenciosamente estabelecendo as bases para um sistema mais justo e inteligente — uma inferência de cada vez.
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Sobre o autor
Victoria é escritora sobre uma variedade de tópicos de tecnologia, incluindo Web3.0, IA e criptomoedas. Sua vasta experiência lhe permite escrever artigos perspicazes para um público mais amplo.
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